基于多维关联规则的猪肉价格波动影响因素分析及预测建模研究

摘要

【目的】我国是猪肉生产及消费的大国,近年来,猪肉价格波动呈现频率加快、幅度增大的趋势。猪肉价格波动不仅增加农户收益的风险性,也在一定程度上影响广大民众的生活。正确识别猪肉价格波动的影响因素并对猪肉价格波动进行科学预测,有助于确保市场健康平稳运行。【方法】运用多维关联规则定量分析生猪养殖加工产业链、替代品市场、宏观经济环境变化、突发性事件和国际市场环境等5方面共16种因素与猪肉价格波动的关联和影响程度,将挖掘得到的高相关因素作为模型输入变量,运用支持向量回归机构造提前多步的猪肉价格波动预测模型。【结果】与猪肉价格波动关联程度最高的前3位因素是生猪疫病、生猪价格和仔猪价格,置信度分别为1.00、0.93和0.82;对猪肉价格影响程度最大的前3位因素是生猪疫病、猪肉产量和出栏猪肉量,提升度分别为1.84、1.67和1.67。相较于基准预测模型,将12个高相关影响因素作为模型输入,均方根误差减少29.11%,平均绝对百分比误差减少16.00%。【结论】使用多维关联规则进行变量筛选,不仅能减少模型的变量个数,还能有效提高模型的预测精度。鉴于生猪疫病对猪肉价格波动的关键影响作用,政府相关管理部门应提高对动物疫病的风险防范意识。